data1 = {'city': '兰州', 'name': '李红', 'year': '2005', 'sex': 'female'}df5 = df5.append(data1, ignore_index=True)中ignore_index=True是什么意思

`ignore_index=True` 是 `DataFrame.append()` 方法中的一个参数。当我们向一个 DataFrame 中添加数据时，如果不指定 `ignore_index=True`，则默认会使用被添加的数据的索引作为新数据行的索引，这样会导致新添加的数据行索引与原 DataFrame 中的索引重复，从而出现索引冲突。

而当我们将 `ignore_index=True` 参数设置为 `True` 时，`DataFrame.append()` 方法会自动重置新数据行的索引，将其设置为自动增长的整数索引，从而避免了索引冲突的问题。

在你提供的代码中，`df5.append(data1, ignore_index=True)` 的作用是将字典 `data1` 添加到 DataFrame `df5` 中，并返回一个新的 DataFrame，新 DataFrame 中的索引是自动增长的整数索引。

相关问题

data1={'city':'兰州','name':'李红','year':'2005','sex':'female'}df5.append(data1,igore_index=True)

这段代码中存在一个错误，正确的写法应该是：

data1 = {'city': '兰州', 'name': '李红', 'year': '2005', 'sex': 'female'}
df5 = df5.append(data1, ignore_index=True)

这段代码的作用是将字典 `data1` 添加到 DataFrame `df5` 中，并返回一个新的 DataFrame。`ignore_index=True` 参数的作用是在添加数据时重置索引，使得索引自动增加。

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()它的错误怎样修改

这段代码没有明显的语法错误，但是有几个问题需要注意：

1. 在绘制 `df` 的水平柱状图时，使用了 `s` 而不是 `df`，应该将 `s` 修改为 `df`。

2. 在绘制直方图时，应该使用 `wy` 而不是 `s`，因为 `s` 没有被定义过。

所以修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]}
data = pd.DataFrame(stu)

print(data['sex'].value_counts())

data['sex'].value_counts().plot(kind='bar', rot=30)
plt.show()

data['sex'].value_counts().plot(kind='barh', rot=30)
plt.show()

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)), index={'one', 'two', 'three'}, columns=['I1', 'I2', 'I3'])
df.plot(kind='barh')
plt.xlabel('Values(m)')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Plot Example')
plt.show()

wy = pd.Series(np.random.normal(size=80))
wy.hist(bins=15, grid=False)
plt.show()

希望对您有帮助。